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基于灰色关联模型对江苏省PM_(2.5)浓度影响因素的分析 被引量：84
1
作者 贺祥 林振山 +1 位作者 刘会玉 齐相贞 《地理学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第7期1119-1129,共11页
采用克里金插值法分析2014年江苏省PM_(2.5)浓度空间分布特征,运用灰色关联模型计算PM_(2.5)浓度与影响因素间关联度,分析主要影响指标因子与PM_(2.5)浓度空间分布的相互关系。结果显示:(1)江苏省PM_(2.5)浓度具有沿海低、内陆高,南部... 采用克里金插值法分析2014年江苏省PM_(2.5)浓度空间分布特征,运用灰色关联模型计算PM_(2.5)浓度与影响因素间关联度,分析主要影响指标因子与PM_(2.5)浓度空间分布的相互关系。结果显示:(1)江苏省PM_(2.5)浓度具有沿海低、内陆高,南部高、北部低的空间分布特征;(2)PM_(2.5)污染来源指标层的权重值最大(w_i=0.4691),空气质量与气象要素指标层的权重稍大(w_i=0.2866),城市化与产业结构层的权重值最小(w_i=0.2453);(3)在27个指标因子中,与PM_(2.5)浓度关联度为中度的仅有公路客运量、房屋建筑施工面积、园林绿地面积、人口密度等4个指标因子,PM_(2.5)与其余指标因子均呈强度相关联,其中与PM_(10)、O_3、降雨量、公路货运总量、地区工业总产值和第二产业占地区生产总值比重等指标的关联度较高;(4)PM_(2.5)污染源指标层与PM_(2.5)浓度关联度值较大的城市分别是南京、无锡、常州、南通、泰州市;城市化与产业结构指标层与PM_(2.5)浓度关联度值较大的城市分别是徐州、苏州、盐城、常州市;空气质量与气象要素指标层与PM_(2.5)浓度关联度值较大的城市分别是盐城、扬州、常州、南通市。综合分析可知,影响指标因子关联度值与PM_(2.5)浓度空间分布有较好相关性。研究表明,灰色关联模型可有效分析影响PM_(2.5)浓度的主要因素,能对PM_(2.5)浓度影响指标进行定量分析与评价。 展开更多
关键词 灰色关联模型 PM2.5浓度空间分布 影响指标因子 江苏省
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基于灰色关联模型对陕西省O3浓度影响因素分析 被引量：11
2
作者 南国卫 孙虎 《环境科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第12期4519-4527,共9页
O_3污染问题已经成为21世纪另一个环境课题.本次研究采用克里金插值法对2015年陕西省O_3浓度的空间分布特征进行分析,同时构建了O_3浓度的影响指标体系,运用灰色关联模型,综合分析了O_3浓度与其影响指标因子的关联度,并探讨了各指标因... O_3污染问题已经成为21世纪另一个环境课题.本次研究采用克里金插值法对2015年陕西省O_3浓度的空间分布特征进行分析,同时构建了O_3浓度的影响指标体系,运用灰色关联模型,综合分析了O_3浓度与其影响指标因子的关联度,并探讨了各指标因子综合关联度的空间关联性和分异性.结果显示:(1)陕西省O_3浓度呈"北高南低"的空间分布特征;(2)权重最大的指标层是O_3污染来源(W_i=0.4331),其次是城市化与产业结构(W_i=0.3455),空气质量与自然因子最小(W_i=0.2215);(3)各个指标因子与O_3浓度关联度均为强度关联.空气质量与自然因子中,关联度较高的指标因子为CO、降水量、平均气温、日照时数;O_3污染来源中,关联度较高的指标因子为等级公路里程、单位GDP能耗及工业用电量;城市化与产业结构中,关联度较高的指标因子为第二产业占地区总产值的比例、建成区绿地覆盖率和人均公园绿地面积;(4)O_3污染来源对铜川、宝鸡、汉中等市O_3浓度的影响较大;城市化与产业结构对宝鸡、咸阳、渭南、汉中等市的影响较大;空气质量与自然因子与陕西省各个城市O_3浓度的关联度均为强度关联;(5)空气质量与自然因子中,CO、PM_(2.5)、日照时数与O_3浓度综合关联度较高.O_3污染来源指标层中为机动车保有量、餐饮总额、烟(粉)尘排放量.城市化与产业结构中则是房屋建筑施工面积、建成区面积、人口密度.影响O_3浓度的主要指标因子表现出较好的空间相关性与空间分异性.综合分析表明,灰色关联度模型能够有效地对O_3浓度的主要影响因素作出分析与评价. 展开更多
关键词 灰色关联模型 O3浓度空间分布 影响指标因子 陕西省
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